Naar de inhoud
Sharan Shyamsundar
Portret van Sharan Shyamsundar

Founding AI Engineer · Duitsland

Hoi, ik ben Sharan. Ik bouw AI-agents die echt werk doen.

Bij qado bouw ik agents die inkopers bij grote bedrijven helpen de besparingen te behouden die ze hebben onderhandeld. Daarvoor bouwde ik bij Quid agents die de boekhouding doen.

Bekijk mijn werkPlan 20 minutenDownload cv (PDF)

Geselecteerd werk

Twee buildlogs: wat ik bouwde, wat het lastig maakte, wat ik leerde.

qado · Inkoop2026 – nu

Agents die voorkomen dat inkoopbesparingen weglekken

Agents die inkoopcontracten lezen en zien waar besparingen weglekken.

  1. contracten + facturen
  2. voorwaarden lezen
  3. facturen toetsen
  4. melding aan inkoper
Lees het buildlog →
Quid · Finance2025 – 2026

Van LLM-demo naar agents die de boekhouding doen

Van vroege LLM-prototypes naar agents in productie voor financeteams.

  1. bonnetje in Slack
  2. velden extraheren
  3. categorieën koppelen
  4. declaratie
Lees het buildlog →

Achtergrond

Loopbaan

  1. 2026 – nuFounding AI Engineer, qadoOprichtingsteam. Agents voor inkoop bij grote bedrijven: contractnaleving, detectie van te hoge uitgaven, voorbereiding van onderhandelingen.
  2. 2025 – 2026AI Engineer, QuidVroeg aan boord. LLM-prototypes naar productie gebracht: multi-agent systemen voor boekhouding.
  3. 2023 – 2025Werkstudent, BASFTeam Supply Chain Digitalisation. Bouwde Eddy, een RAG-helpdesk voor interne vragen; supply-chaindashboards.
  4. 2022 – 2024MSc Data Science, Universiteit MannheimStudieVerhuisd naar Duitsland. Scriptie over parameter-efficiënte fine-tuning van gekwantiseerde LLM's.
  5. 2020 – 2023Quant Analyst & Consultant, Equity Data ScienceVroeg bij het quantteam gekomen. ESG-analyseproducten, geautomatiseerde beleggingsworkflows.
  6. 2020Management Trainee, Machine Learning, IT Mines TechnologyMijn eerste machine-learningfunctie in het bedrijfsleven.
  7. 2019Data Scientist Intern, Saatchi & Saatchi · Publicis MediaStage tijdens mijn bachelor.
  8. 2017 – 2020BSc Applied Statistics & Analytics, NMIMSStudieWaar cijfers een gewoonte werden.

Erkenning

  • aug 2026Winnaar, AWS Challenge, JiVS Hackathon
  • aug 2025Themawinnaar, JiVS Hackathon
  • jan 20252e plaats overall + themawinnaar, JiVS AI Hackathon tijdens het WEF in Davos
  • aug 2024Themawinnaar, JiVS Hackathon
  • 2023Winnaar met team, STADS Datathon, Mannheim

Allemaal teamzeges. JiVS-hackathons met team Strike, georganiseerd door Data Migration International; de zomeredities op Kasteel Seeburg.

Hoe ik bouw

  1. 01

    Leer het domein bewust.

    Ik schrijf op wat ik weet en wat niet, vraag de mensen die er al jaren in werken, en maak van de gaten een leerplan. AI helpt: onderzoek, studieplannen, zelfs een podcast van het paper waar ik geen tijd voor heb.

  2. 02

    Evals vóór features.

    Als ik het niet kan meten op echte gevallen, gaat het niet live.

    Bekijk het in de praktijk →
  3. 03

    Het model is het makkelijke deel.

    Het meeste werk zit in de tools, de context en de controles eromheen.

  4. 04

    Agents verdienen hun autonomie.

    Eerst voorstellen, dan goedkeuren, dan handelen. Vertrouwen wordt gemeten voordat er geld beweegt.

  5. 05

    Probeer alles, houd wat werkt.

    Om de paar weken verschijnen nieuwe modellen en coding agents. Ik test ze vroeg en deel met het team wat helpt.

Andere projecten